基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出了一种基于邻居-邻居节点的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略可以在一定程度上防止路由环路的产生,同时综合考虑邻居节点的活跃度和资源命中数,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,将查询信息发往目标可能存在的区域,因此减少了发往网络的查询信息包数量,节省了网络带宽.实验结果表明,该算法可以减少大量的冗余查询信息,提高资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略.     

基于兴趣域的非结构化P2P模型

泛洪式路由（Flooding）是在非结构化对等网络中进行有效资源查找的主要方式,但其路由过程将产生大量冗余消息,因而严重制约了其可扩展性。随节点数增多,泛洪式路由的网络带宽消耗也变得异常严重。针对非结构化P2P网络拓扑的特点,结合对已有的非结构化P2P搜索算法的研究,文章提出了一种基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法,使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

?无结构P2P网络中的混合式搜索方法

针对轻洪泛冗余查询消息数多、对稀有资源搜索延迟大的问题,提出一种结合无结构P2P搜索技术和双向Chord环的混合式搜索方法。该方法利用节点的异构性,在k-walker随机走的基础上,根据邻居节点的查询能力,对查询请求的转发方式进行改进,在双向Chord环中对无结构P2P未搜索到的资源进行结构化P2P搜索。仿真结果证明,与轻洪泛相比,混合式搜索方法的冗余查询消息数较少,对稀有资源的搜索延迟较小。     

基于节点兴趣和Q-learning的P2P网络搜索机制

将智能手机设备加入基于非结构化P2P网络的资源共享系统中能够满足人们对资源共享的多样化、便利性、高频性、实时性、高效性等要求,但是该系统网络规模的扩张和网络节点互异性的加大,必将导致系统资源搜索效率的降低、冗余信息的剧增以及网络更加不稳定。为了解决这些问题,文中设计了一种改进的基于节点兴趣和Q-learning的资源搜索机制。首先将节点根据兴趣相似度进行兴趣聚类,划分兴趣集,然后根据兴趣集中节点的能力值构建兴趣树,该结构避免了消息环路的产生,极大地降低了冗余信息;在资源搜索中,兴趣树内采用洪泛算法转发消息,兴趣树之间采用基于Q-learning的消息转发机制,不断强化最可能获取目标资源的路径,查询消息优先在这些路径上传播。另外,针对“热点”资源问题,设计了自适应热点资源索引机制,减少了重复路径搜索,进一步减少了冗余消息量;针对节点失效的问题,给出了根节点冗余机制和捎带检测的策略方法,分别解决了根节点失效和普通节点失效导致的兴趣树的不完整性问题,分析表明该方法能够减少消息冗余量。仿真实验结果表明,与GBI-BI算法和Interest CN算法相比,所提搜索算法能够提高命中率,缩短响应时间,减少冗余信息,具有较好的综合性能,最终解决了由于智能手机设备加入P2P网络导致的资源搜索效率下降、网络流量开销大的问题。     

融合蚁群算法和路由侦听的移动P2P搜索

提出融合蚁群算法和节约带宽的路由侦听技术的移动P2P搜索算法,它计算响应和节点语义相似度以更新节点路由表的信息素,依据表中的信息素来决定节点查询转发的方向;通过缓存路由经过节点的查询消息,侦听路径节点的响应消息,并据此顺带应答缓存的查询消息.实验结果表明,与其他同类算法相比,本文的移动P2P搜索算法在较低的带宽消耗下获得较高搜索成功率,有效地提高了搜索性能.     

基于P2P的流媒体系统资源定位机制研究

针对P2P流媒体系统资源定位问题,本文提出一种改进的P2P无结构网络模型及相应的搜索算法。网络模型中根据节点能力把节点分成不同级别,文件信息发布按照低级节点向高级节点逐级汇报的方向进行,减少了查询延迟时间和消息冗余;同时,根据节点兴趣把节点分为不同的兴趣域,查询消息在兴趣域内传播,提高了搜索效率和搜索成功率。仿真实验证明了网络模型和搜索算法的有效性。     

基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制的研究

通过对P2P中资源搜索技术的研究,针对非结构化P2P网络中的传统洪泛搜索机制中的路由盲目性和产生过多冗余消息等缺点,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制.蚁群算法是一种新型的优化算法,利用蚁群算法信息素的正反馈机制指导查询请求消息的转发,将查询请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.实验结果表明,该算法在查询成功率和查询消息的传送次数方面都优于洪泛搜索算法,提高了算法的有效性.     

兴趣和蚁群相结合的非结构化P2P搜索算法

针对传统flooding搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法（IASA）。该算法将TTL机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上。仿真实验表明：该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好。     

兴趣和蚁群相结合的非结构化 P2P 搜索算法

针对传统 flooding 搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法(IASA).该算法将 TTL 机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.仿真实验表明:该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好.     

非结构化P2P中搜索算法的性能分析

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制.本文分析了非结构化P2P中几种典型的搜索算法,阐述了其搜索原理和搜索性能 .与其他研究不同,本文通过大量的模拟实验来验证搜索算法的性能;在不同网络规模中,通过对每一种搜索算法的查询成功率、搜索产生消息数和成功查询所用平均跳数进行比较分析,给出了相关结论.     

基于反馈的非结构化P2P网络混合搜索算法*

为了提高P2P网络搜索效率和有效地减少冗余消息,提出一种基于反馈的混合搜索算法,将查询消息在某些高度数节点处转发给多个邻居节点而在其他节点处只转发给一个邻居节点,并且在搜索过程中利用先前搜索的反馈信息来指导搜索,以选择能够返回最多最近响应结果的邻居节点转发消息.算法分析和实验结果表明,该算法不仅实现了较高的成功率、响应率和搜索效率,还能有效地减少冗余消息,并且具有良好的自适应能力,能快速适应不断变化的网络行为.     

自适应P2P网络搜索算法

提出了一个基于查询代理的无结构P2P网络盲搜索算法，该算法在查询过程中感知并分析P2P网络的相关信息，根据查询满足情况自适应地控制子查询规模。与已有的盲搜索算法相比，查询代理算法实现了更细致的冗余开销控制，并避免了已有算法存在的优化难题。与已有盲搜索算法的对比实验的结果证实该算法可以更有效地降低冗余开销。     

基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法

资源搜索是非结构化P2P系统研究的核心问题,选取合适的邻居节点作为转发对象,可以提高资源搜索成功率。该文提出一种基于轮廓查询的P2P智能搜索算法SkyLP,在选取邻居节点转发查询消息时,综合考虑查询消息相似度和节点命中率。在两者构成的二维空间上,采用轮廓查询技术返回一个最优邻居节点集合,向此集合中的节点发送查询消息。实验结果表明,SkyLP算法能减少发送的消息数,有效提高搜索效率。     

基于Chord协议的混合P2P模型

在结构化点对点(P2P)模型中,节点异构性会引起系统的不稳定。针对该问题,结合混合P2P模型的优点,构造一个基于Chord协议的混合P2P模型,将节点按处理能力分为超节点和普通节点,多个超节点被组织到同一个群组中,由超节点管理普通节点以提高系统稳定性。该模型采用基于拓扑感知的搜索算法,能较好地解决分布式哈希表(DHT)技术的路由绕路问题。实验证明,该模型在一定程度上降低查询延时,可提高查询效率。     

基于Chord协议的混合P2P模型

在结构化点对点(P2P)模型中,节点异构性会引起系统的不稳定。针对该问题,结合混合P2P模型的优点,构造一个基于Chord协议的混合P2P模型,将节点按处理能力分为超节点和普通节点,多个超节点被组织到同一个群组中,由超节点管理普通节点以提高系统稳定性。该模型采用基于拓扑感知的搜索算法,能较好地解决分布式哈希表(DHT)技术的路由绕路问题。实验证明,该模型在一定程度上降低查询延时,可提高查询效率。     

基于子树间快捷连接的非结构化P2P资源搜索方法

通过对非结构化P2P网络资源搜索方法的研究,提出了一种P2P覆盖网络。网络采用多路平衡树形拓扑结构,当新节点加入时在其与根节点的各子树间创建仅参与查询消息第一跳转发的快捷连接,搜索过程中利用快捷连接实现查询消息在根的各子树间并行转发并且不依赖根节点。仿真比较了所提网络同Gnutella和随机漫步网络的性能,所提网络具有低消息冗余率、高搜索成功率和较低的平均搜索时间复杂度。分析结果表明所提网络在资源搜索方面是高效可行的。     

一种改进的非结构化P2P网络资源搜索策略

非结构化P2P网络具有资源搜索效率不高,容易产生大量冗余信息等问题,为此,提出了一种改进的资源搜索策略。通过为网络中的节点建立朋友节点来改进传统的非结构化对等网络资源搜索,并在此基础上设计了一种新的资源搜索算法。仿真试验证明,该策略在一定程度上提高了非结构化P2P资源搜索的效率,同时减少了网络中的冗余信息量。     

基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索研究

构造了具有小世界特性的非结构化P2P网络,并依赖网络节点的兴趣相关度,提出了一个基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索算法,使查询消息在更高效的路由路径中传播,避免了消息转发中的盲目性。实验从算法的查全率、通信开销、覆盖率等方面说明了本文搜索算法与洪泛算法相比产生的代价更小,证明了本文搜索算法的有效性。